【学习工作赛道】稳过 — 大学生智能刷题平台
标签： 学习工作
0. 先和大家打个招呼吧 
你是谁：
一名刚刚专升本马上要本科毕业的学生～
你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：
其实一开始我只是有个模糊的想法，‘要是能把老师发的 Word 习题直接变成在线做题就好了"。我把这个想法使用 TRAE 的语音讨论的功能，进行了详细的讨论，从最开始的产品定位，到技术栈选型，再到一行行代码的实现，整个过程就像和一个经验丰富的技术搭档一起结对编程！且到最后还给我总结出来
最让我觉得"原来这么简单"的瞬间，是在做 Word 题目解析和 AI 知识点归纳的时候。原本以为要花一周时间啃文档、调 API，结果跟 TRAE 描述清楚需求后，它直接帮我搭好了完整的解析流水线，从 python-docx 提取文本，到调用火山方舟 SDK 做结构化解析，再到自动入库，整个流程一气呵成！我一行代码都不需要写！
TRAE 帮我跨过的最大的坎，是前后端联调和那些琐碎的 UI 细节。以前做项目，光是搭环境、处理跨域、调样式这些杂事就要耗掉大半精力，但这次 TRAE 直接帮我生成了完整的 Next.js + FastAPI 项目骨架，还配好了一键启动脚本，让我能专注在产品逻辑本身。甚至连我后来临时想加的班级系统、题库市场、鼓励语这些功能，TRAE 都能快速理解并实现，整个开发体验非常顺畅。
1. Demo 简介
是什么：
稳过是一个面向大学生的智能刷题与学习平台（现阶段为 Web 网站应用，之后还会出移动端）。
面向谁：
核心用户是 18-24 岁的在校大学生（或者有考试需求的学生），特别是期末考试前需要集中复习的备考学生；同时也面向需要向学生分发习题的教师/助教，以及愿意分享优质复习资料的学霸/资料整理者。
主要功能：
-
AI 智能解析上传资料
上传老师下发的 Word 习题（.docx 格式），AI 自动识别单选、多选、判断、填空等题型，结构化生成在线题库，无需手动录入题目。
-
在线做题 + 自动批改 + 错题闭环
支持逐题练习、即时批改、答案解析展示，做错的题目自动进入错题本，可按知识点筛选重做，形成完整的学习闭环。
-
AI 知识点归纳 + 专项练习
AI 自动归纳题库的知识点树状结构，用户可选择薄弱知识点智能组卷，进行针对性练习，告别盲目刷题。
-
班级系统 + 题库市场 + 免登录分享（额外功能）
- 支持创建/加入班级，班级共享学习库
- 题库市场浏览精选题集
- 生成分享链接，同学免登录即可做题
（此处功能还没有完全实现出来！为设想）
2. Demo 创作思路
灵感来源：
这个想法完全来自我自己的真实备考经历。每到期末周，微信群里全是同学们互传的 Word 习题和复习提纲，大家要么打印出来手写做题，要么在电脑上对着文件看，手动对答案，错题本靠手抄，整个过程特别原始低效。我就在想，为什么没有一个工具能直接把这些 Word 文件变成可以在线刷题的形式呢？
想解决的问题：
- 资料无法结构化练习：手里有 Word 习题，但只能打印或对着文件看，没有在线做题体验
- 错题管理困难：手抄错题本耗时费力，难以分类检索和重做
- 薄弱知识点无法定位：不知道自己哪里不会，只能从头到尾盲目刷题
- 资料分享低效：微信群发文件，无法追踪练习情况，同学之间难以协同学习
为什么做这个方向：
- 痛点足够痛：这是我自己和身边同学每周都在经历的真实痛点，不是凭空想象的伪需求
- 现有产品有空白：市面上的刷题 App 都是固定题库，无法适配各校各专业老师自己出的习题；通用 AI 对话工具虽然能解题，但无法提供结构化的做题体验和错题闭环
- AI 正好能解决核心问题：题目解析、知识点归纳这些以前需要人工做的事情，现在用大模型可以自动化处理，这是以前做不到的
- 产品路径清晰：从"上传 Word → 在线做题"这个最小闭环切入，后续可以自然延伸到班级、题库市场、教师端等场景
3. Demo 体验地址
体验方式：https://wenguo.shawu.chat/
4. TRAE 实践过程
开发完整流程展示：
整个开发过程大致分为以下几个阶段：
- 需求梳理与 PRD 撰写 —— 跟 TRAE 描述想法，一起完善产品需求文档
- 技术选型与项目初始化 —— 确定 Next.js + FastAPI 技术栈，生成项目骨架
- 后端核心开发 —— 用户认证、数据库设计、Word 解析、AI 服务集成
- 前端页面开发 —— 登录注册、资料库、做题页、错题本、知识点等核心页面
- 功能增强与优化 —— 班级系统、题库市场、分享功能、UI 美化、鼓励语等
- Bug 修复与体验优化 —— 联调测试、修复做题进度显示、调整主题配色等
开发关键步骤截图：
关键任务对话的 Session ID：
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技术栈总结：
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | Next.js 14 (App Router) + React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui + Framer Motion |
| 后端 | FastAPI (Python 异步) + SQLAlchemy 2.0 + Alembic |
| 数据库 | SQLite（MVP） |
| AI | 火山方舟 SDK（题目解析 + 答案补充 + 知识点归纳） |
| 认证 | JWT + bcrypt |
| 环境管理 | ServBay + UV（Python 虚拟环境） |
| 启动 | 一键启动脚本 ./start.sh |
5. 对应的报名审核通过的帖子链接
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